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快速发展的基于 CRISPR/Cas 的基因组编辑
基因组编辑中有两个主要部分是实现精确遗传改变所必需的：用于靶标结合的定位部分和用于遗传工程的效应部分。利用 CRISPR/Cas（由用于独立靶标结合和切割的不同模块组成），已经开发出一系列精确且多功能的基因组编辑技术，广泛应用于生物医学研究、生物技术和治疗学。本文，我们从定位部分和效应部分的角度简要总结了基因组编辑系统的进展，并重点介绍了新报道的 CRISPR 结合碱基编辑和主要编辑系统的进展。我们还强调了 CRISPR 结合系统中脱靶效应的不同机制，并进一步讨论了未来减少脱靶突变的可能策略。
量子深度学习的进展：概述
过去几十年，深度学习和量子计算领域取得了重大突破。这两个领域的交叉研究引起了越来越多的关注，这导致了量子深度学习和量子启发式深度学习技术的发展。在本文中，我们通过讨论该领域各种研究工作的技术贡献、优势和相似之处，概述了量子计算和深度学习交叉领域的进展。为此，我们回顾并总结了为建模量子神经网络 (QNN) 和其他变体（如量子卷积网络 (QCNN)）而提出的不同方案。我们还简要介绍了量子启发式经典深度学习算法的最新进展及其在自然语言处理中的应用。
小分子 C-KIT/PDGFRα 抑制剂的研究进展......
摘要 干细胞因子受体 ( C-KIT ) 或血小板衍生生长因子受体 α ( PDGFR α ) 基因突变已被确定为大多数胃肠道间质瘤 ( GIST ) 的致癌驱动因素。因此，C-KIT 或 PDGFR α 的小分子抑制剂已成为 GIST 的有效治疗方法。虽然目前批准的一线至四线药物最初对 GIST 有效，但不可避免的耐药性发展仍然是一个尚未解决的挑战。为了解决导致耐药性的继发性突变，已经开发出几种新型选择性 C-KIT/PDGFR α 小分子抑制剂并进行临床研究。本综述总结了 GIST 的发病机制、治疗和耐药机制，并简要描述了使用小分子激酶抑制剂治疗 GIST 的当前挑战和未来努力。
不断增长的货币经济中的预算赤字1简介
由于存在或不存在政府债务而导致的经济福利差距，但他的主要模式不包括经济增长，他假设所有政府债务都被税收赎回。本文的兴趣位于其他地方。我们有兴趣证明在消费者持有金钱的不断增长的经济体中，预算是必要的，不可避免的。在我们的模型中，人们主要是通过资本来节省的，但是与以前的传统模型相反，我们认为消费者愿意出于流动性等资本以外的资金以外的资金。在下一部分中，我们将介绍我们的模型，并证明预算是在商品价格恒定价格下实现充分就业的必要条件。第3节Brie -fl Y讨论了衰退和通气。如果实际预算确定比必要的要大，以恒定价格的全部就业，则会发生通货膨胀；如果实际预算确定要小于必要的，并且以恒定价格的全部就业足够，则会发生衰退。因此，通过平衡的预算2无法以恒定价格的全部雇用2。在我们的模型中，货币是由工资支付提供的，消费者用来支付税款，并为年轻时的资本消费和投资支付。之后剩下的就是持有的钱。在附录中，我们将通过发行政府债券来分析货币政策。它提高了利率。本文是J. M. Keynes的以下语句的非常简单的模型进行分析的一个示例。中央银行）在公共控制下。” （[2]，第一章17）“失业率发展，也就是说，因为人们想要月亮； - 当欲望的对象时，不能雇用男人（即货币）是无法产生的某种东西，也不容易被cho住的需求。没有补救措施，只能说服公众，绿色奶酪几乎是同一件事并拥有绿色奶酪工厂（即
在非生物学上曾经难以捉摸的病原体生物膜...
生物膜是遵循表面的微生物群落。这些包裹在称为细胞外聚合物物质（EPS）的粘性物质中，形成了较高的多细胞结构，使微生物可以抵抗不利的环境条件，例如营养不良，干旱，极端，宿主免疫反应，以及许多其他司法干预措施（Ciofu et al.，202 al。，pai等）。生物膜上还可以在各种非生物表面上形成致病性微生物，例如在食品加工和医疗领域遇到的表面，从而使封闭的微生物持续存在，即使经过定期的清洁和消毒过程，也可能导致食物疾病的交叉抗击，又可能会造成30次疾病爆发（又有30次疾病）。作为有关食品和临床部门的非生物表面病原体生物膜的这项研究主题的编辑，我们很高兴收到和审查该领域内的一些有趣的研究文章。本社论的布里（Brie）报告了每个被接受的文章的主要发现，结论和观点。乳制品加工厂为生物膜发育提供了理想的环境，这是由于牛奶残留物富含碳水化合物，蛋白质和脂肪（Yuan等，2023）。，杆菌属。由于在耐热孢子中分化的能力，即使在巴氏杀菌后也生存（Shemesh and Ostrov，2020）。Catania等人进行的工作。因此，它们的存在对乳制品行业引起了重大关注，因为这些细菌可能会不断污染食品加工流，最终影响乳制品的安全性并导致它们的变质。证明了枯草芽孢杆菌和蜡状芽孢杆菌分离物是从加工奶酪产品中存活的热处理，很容易在常见的食物接触上形成生物膜
新冠疫情期间医疗保健中的物联网和人工智能——南美视角
COVID-19 疫情的冲击为全球医疗领域带来了新的挑战。在南美，患者咨询、远程监控、医疗资源、医护人员等领域都出现了严重的问题和困难。这项工作旨在为南美 COVID-19 疫情期间的数字医疗提供整体视角。它包括不同的举措，如移动应用程序、网络平台和智能分析，以实现早期发现和整体医疗管理。除了简要讨论广泛实施电子健康范例的关键问题外，这项工作还阐明了人工智能和物联网的一些关键方面及其潜在应用，如临床决策支持系统和预测风险模型，特别是在应对 COVID-19 疫情带来的新挑战方面。
人工智能用于预测 COVID-19 大流行的流行程度：概述
摘要：自 2019 年底发现 COVID-19 以来，预测出版物数量大幅增加。统计和人工智能 (AI) 方法均有报道；然而，与统计方法相比，AI 方法显示出更好的准确性。本研究回顾了用于预测这种流行病蔓延的不同 AI 方法的应用。简要解释了这种背景下常用的 AI 方法的基本原理。介绍了使用不同统计方法对预测准确性的评估。本综述可能有助于参与管理 COVID-19 大流行的研究人员、专家和政策制定者开发更准确的预测模型和增强的策略来控制这种流行病的蔓延。此外，这项综述研究具有重要意义，因为它提供了有关 AI 应用在预测这种流行病流行程度方面的更多信息。
人工智能与自动化优化...
很多领域都受到规划和调度问题的困扰。医疗保健、生产、公共交通和教育等不同领域的实际问题通常非常具有挑战性，其解决方案会影响相关人员以及运营的效率和组织成本。由于工业应用需要完全自动化，这些领域的研究最近变得越来越重要。此外，新领域提供了具有挑战性的问题，由于可能的解决方案的搜索空间巨大，无法最佳解决这些问题。在本次演讲中，我们将简要介绍一些具有挑战性的规划和调度问题，这些问题是 Christian Doppler 人工智能和规划与调度优化实验室与工业界合作研究的。我们还将介绍基于人工智能和优化之间的协同作用而开发的该领域解决问题技术的主要思想。
